無線センサーネットワーク

エリア監視は、無線センサーネットワーク（WSN）の一般的な応用例です。エリア監視では、監視対象となる現象が存在する領域にWSNが展開されます。軍事的な例としては、センサーを用いて敵の侵入を検知することが挙げられます。民間的な例としては、ガスや石油パイプラインのジオフェンシング（地理的境界設定）が挙げられます。

医療用途向けのセンサーネットワークには、埋め込み型、ウェアラブル型、環境埋め込み型など、いくつかの種類があります。埋め込み型医療機器は、人体内部に挿入されるものです。ウェアラブル機器は、人体の表面、またはユーザーのすぐ近くで使用されます。環境埋め込み型システムは、環境内に組み込まれたセンサーを使用します。考えられる用途としては、身体の位置測定、人の位置特定、病院や自宅での病人の全体的なモニタリングなどがあります。環境に組み込まれたデバイスは、深度カメラのネットワーク、センシングフロア、またはその他の同様のデバイスからのデータを使用して、継続的な健康診断のために人の身体状態を追跡します。ボディエリアネットワークは、個人の健康、フィットネス、エネルギー消費に関する情報を収集できます。^{[ 9 ] [ 10 ]}ヘルスケアアプリケーションでは、ユーザーデータのプライバシーと真正性が最も重要です。特に、センサーネットワークとIoTの統合により、ユーザー認証はより困難になりますが、最近の研究で解決策が提示されています。^{[ 11 ]}

無線センサーネットワークは、グレートダック島展開を皮切りに、マーモット、オーストラリアのオオヒキガエル、ケニアのシマウマなど、さまざまな種や生息地の監視に使用されてきた。 ^{[ 12 ]}

環境パラメータのモニタリングには多くのアプリケーションがあり、^{[ 13 ]}その例を以下に示します。これらは、過酷な環境や電力供給の減少といった追加の課題を共有しています。

広域追跡システム（WATS）は、核爆弾「ブリーフケース爆弾」などの地上核兵器^{[ 23 ]}を検出するためのプロトタイプネットワークです。WATSはローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）で開発されています。WATSは、通信ネットワークを介して接続された無線ガンマ線および中性子センサーで構成されます。センサーによって収集されたデータは「データ融合」を受け、情報が解釈しやすい形式に変換されます。このデータ融合は、システムの最も重要な側面です。^{[ 24 ]}

データ融合処理は、中央コンピュータではなくセンサーネットワーク内で行われ、ベイズ統計に基づいた特別に開発されたアルゴリズムによって実行されます。^{[ 25 ]} WATSは、レイテンシや利用可能な帯域幅などの要因が重大なボトルネックを生み出す傾向があることを研究者が発見したため、分析に中央コンピュータを使用しません。ネットワーク自体によって現場で処理されるデータ（隣接するセンサー間で少量のデータを転送することによって）は、より高速で、ネットワークのスケーラビリティを高めます。^{[ 25 ]}

WATS の開発において重要な要素は展開の容易さであり、センサーの数が増えると検出率が向上し、誤報が減少する。^{[ 25 ]} WATS センサーは、恒久的な場所に展開することも、特定の場所の移動式保護のために車両に搭載することもできる。WATS の実装における障壁の 1 つは、現在入手可能な無線センサーのサイズ、重量、エネルギー要件、およびコストである。^{[ 25 ]}改良されたセンサーの開発は、LLNL の不拡散、軍備管理、および国際安全保障 (NAI) 局における現在の研究の主要な構成要素である。

WATSは、1997年10月1日に米国下院軍事研究開発小委員会で行われた核テロと対抗措置に関する公聴会で紹介された。^{[ 24 ]} 1998年8月4日、同小委員会のその後の会合で、カート・ウェルドン委員長は、WATSの研究資金がクリントン政権によって最低限のレベルまで削減され、プログラムの再編成が不十分であったと述べた。^{[ 26 ]}

低消費電力の電子機器を使用することで、WSNはさまざまな産業のサプライチェーンにも費用対効果の高い方法で適用できます。^{[ 30 ]}

無線センサーネットワーク（WSN）における大きな課題の一つは、低コストで小型のセンサーノードを製造することです。WSNハードウェアを製造する小規模企業は増加傾向にあり、その商業的な状況は1970年代の家庭用コンピューター市場に匹敵します。多くのノード、特にソフトウェアは、依然として研究開発段階にあります。また、センサーネットワークの普及には、無線通信とデータ収集に超低消費電力方式を用いることが不可欠です。

多くのアプリケーションでは、WSNはゲートウェイを介してローカルエリアネットワークまたはワイドエリアネットワークと通信します。ゲートウェイは、WSNと他のネットワーク間の橋渡し役を果たします。これにより、例えば遠隔地のサーバーなど、より多くのリソースを持つデバイスでデータを保存および処理することが可能になります。主に低電力デバイスで使用される無線ワイドエリアネットワークは、低電力ワイドエリアネットワーク（LPWAN）として知られています。

センサーノードの接続には、いくつかの無線規格とソリューションがあります。ThreadとZigbeeは、 2.4GHzで動作するセンサーを250kbit/sのデータレートで接続できます。多くのものは、無線範囲を広げるために低い周波数を使用しています（通常1km ）。たとえば、Z-waveは915MHz（北米）で動作し、EUでは868MHzが広く使用されていますが、これらはデータレートが低くなっています（通常50kbit /s）。IEEE 802.15.4ワーキンググループは、低電力デバイス接続の標準を提供しており、センサーやスマートメーターは一般的にこれらの標準のいずれかを使用して接続しています。モノのインターネットの出現により、センサー接続を提供する他の多くの提案がなされています。LoRa ^{[ 38 ]}は、デバイスに長距離低電力無線接続を提供するLPWANの一種で、スマートメーターやその他の長距離センサーアプリケーションで使用されています。Wi-SUN ^{[ 39 ]}は、家庭内のデバイスを接続します。狭帯域IoT ^{[ 40 ]}とLTE-M ^{[ 41 ]}は、セルラー技術を使用して数百万のセンサーやデバイスを接続できます。      

エネルギーはWSNノードにとって最も希少な資源であり、WSNの寿命を左右する。WSNは、遠隔地や敵対地域など、さまざまな環境に多数展開される可能性があり、そこではアドホック通信が重要な要素となる。そのため、アルゴリズムとプロトコルは、以下の課題に対処する必要がある。

• 寿命の延長^{[ 42 ]}
• 堅牢性と耐障害性^{[ 43 ]}
• 自己構成^{[ 44 ]}

寿命の最大化：センシングデバイスのエネルギー/電力消費は最小限に抑えるべきであり、センサーノードは限られたエネルギー資源によって寿命が決まるため、エネルギー効率が高くなければなりません。電力を節約するために、ワイヤレスセンサーノードは通常、使用されていないときは無線送信機と無線受信機の両方の電源をオフにします。^{[ 34 ]}

オンラインの共同センサーデータ管理プラットフォームは、センサー所有者がデバイスを登録して接続し、データをオンラインデータベースにフィードして保存できるようにするオンラインデータベースサービスであり、開発者もデータベースに接続してそのデータに基づいて独自のアプリケーションを構築できます。例としては、XivelyやWikisensingプラットフォームなどがあります（ Wayback Machineに2021年6月9日にアーカイブ済み）。このようなプラットフォームは、エネルギーや環境データから輸送サービスから収集されたデータまで、多様なデータセットに関するユーザー間のオンラインコラボレーションを簡素化します。その他のサービスには、開発者がWebサイトにリアルタイムのグラフやウィジェットを埋め込むこと、データフィードから取得した履歴データを分析および処理すること、任意のデータストリームからリアルタイムのアラートを送信してスクリプト、デバイス、環境を制御することなどが含まれます。

Wikisensingシステム^{[ 49 ]}のアーキテクチャは、オンラインコラボレーター向けのAPIとインターフェース、センサーデータの管理と処理に必要なビジネスロジックを含むミドルウェア、大量のデータを効率的に保存および取得するのに適したストレージモデルなど、このようなシステムの主要コンポーネントについて説明しています。

ネットワーク位置特定とは、展開中および動的な環境下で無線センサーノードの位置を推定する問題を指します。超低消費電力センサーの場合、サイズ、コスト、環境により、センサーに全地球測位システム受信機を使用することはできません。2000年に、Nirupama Bulusu、John Heidemann、およびDeborah Estrinは、無線センサーネットワークの位置特定のための無線接続ベースのシステムを初めて提唱しました。^{[ 51 ]}その後、このような位置特定システムはレンジフリー位置特定システムと呼ばれ、AHLoS、APS、およびStardustを含む、無線センサーネットワーク向けの多くの位置特定システムがその後提案されました。

無線センサーネットワークで使用されるセンサーやデバイスは、最先端技術を駆使しつつ、可能な限り低価格で提供されています。そのため、これらのデバイスから得られるセンサー測定値は、ノイズが多く、不完全で、不正確な場合が少なくありません。無線センサーネットワークを研究する研究者たちは、同じ総コストで少数の高品質かつ高信頼性の計測機器を用いるよりも、対象領域全体に分散された数百もの信頼性の低い測定値からの方が、はるかに多くの情報を抽出できるのではないかと推測しています。

マクロプログラミングは、マット・ウェルシュによって造語された用語です。^{[ 52 ]}これは、個々のセンサーノードではなく、センサーネットワーク全体をアンサンブルとしてプログラミングすることを指します。ネットワークをマクロプログラミングするもう1つの方法は、センサーネットワークをデータベースとして見ることです。これは、サム・マッデンによって開発されたTinyDBシステムによって普及しました。

再プログラミングとは、センサーノード上のコードを更新するプロセスです。最も実現可能な再プログラミングの形式はリモート再プログラミングであり、ノードの展開中にコードが無線で配信されます。再プログラミングプロトコルにはさまざまな種類があり、それぞれ動作速度、信頼性、エネルギー消費量、ノードに常駐するコードの必要性、さまざまな無線環境への適合性、DoS攻撃への耐性などが異なります。代表的な再プログラミングプロトコルとしては、Deluge (2004)、Trickle (2004)、MNP (2005)、Synapse (2008)、Zephyr (2009) などがあります。

インフラストラクチャレスなアーキテクチャ（ゲートウェイなどが含まれていないなど）と、WSN固有の要件（無人動作環境など）は、攻撃者を引き付けるいくつかの弱点となる可能性があります。そのため、軍事や医療などの特殊な用途にWSNを導入する際には、セキュリティが大きな懸念事項となります。WSNは独自の特性を持つため、従来のコンピュータネットワークのセキュリティ手法は適用できない（または効果が低い）可能性があります。したがって、セキュリティメカニズムの欠如は、これらのネットワークへの侵入を引き起こします。これらの侵入を検知し、対策を講じる必要があります。

無線センサーネットワークのセキュリティに関して重要な革新がありました。ほとんどの無線組み込みネットワークは全方向アンテナを使用しているため、近隣ノードはノード間の通信を傍受できます。これを利用して、「ローカルモニタリング」^{[ 53 ]}と呼ばれるプリミティブが開発され、大規模ネットワークのスループットをほぼゼロにまで低下させるブラックホールやワームホールなどの高度な攻撃の検出に使用されました。このプリミティブはその後、多くの研究者や商用無線パケットスニファによって使用されました。これはその後、共謀、移動性、マルチアンテナ、マルチチャネルデバイスなどのより高度な攻撃に対応するために改良されました。^{[ 54 ]}

センサーネットワークにおいて集中型アーキテクチャが用いられ、中央ノードが故障した場合、ネットワーク全体が崩壊してしまう。しかし、分散制御アーキテクチャを用いることで、センサーネットワークの信頼性を向上させることができる。分散制御は、以下の理由から無線センサーネットワーク（WSN）で用いられる。

1. センサーノードは故障しやすい。
2. より良いデータ収集のために、
3. 中央ノードの障害発生時に、各ノードにバックアップ機能を提供する。

また、資源を配分する中央機関も存在せず、各団体は自主的に組織運営を行う必要がある。

分散センサネットワーク上の分散フィルタリングに関しては、一般的な設定は、特定のネットワークトポロジーに従って編成されたセンサ群を通して基となるプロセスを観測することであり、これにより個々の観測者は自身の測定値だけでなく近隣の測定値に基づいてもシステムの状態を推定する。^{[ 55 ]}

無線センサーネットワークから収集されたデータは、通常、中央基地局に数値データとして保存されます。さらに、オープン地理空間コンソーシアム（OGC）は、異種センサーネットワークをインターネットにリアルタイムで統合することを可能にする相互運用インターフェースとメタデータエンコーディングの標準規格を策定しており、これにより、誰でもウェブブラウザを通じて無線センサーネットワークを監視または制御できるようになります。

通信コストを削減するために、一部のアルゴリズムはノードの冗長なセンサー情報を削除または削減し、役に立たないデータの転送を回避します。この技術は、たとえば分散型異常検出^{[ 56 ] [ 57 ] [ 58 ] [ 59 ]や分散型最適化[ 60 ]}に使用されています。ノードは転送するデータを検査できるため、たとえば他のノードからの読み取り値の平均値や方向性を測定できます。たとえば、センシングおよびモニタリング アプリケーションでは、環境特性を監視する近隣のセンサー ノードは通常、類似した値を記録しがちです。センサー観測間の空間相関によるこの種のデータ冗長性は、ネットワーク内データ集約およびマイニングの技術を刺激します。集約によりネットワーク トラフィックの量が削減され、センサー ノードのエネルギー消費の削減に役立ちます。^{[ 61 ] [ 62 ]}最近、ネットワークゲートウェイは、エネルギー効率の必要性が高いノードにより多くのリソースをスケジューリングすることで、センサーノードのエネルギー効率を向上させる上でも重要な役割を果たしていることがわかっています。また、ネットワーク全体のエネルギー効率を向上させるためには、ネットワークゲートウェイに高度なエネルギー効率スケジューリングアルゴリズムを実装する必要があります。^{[ 34 ] [ 63 ]}

これは、センサーノードはセキュリティが確保されておらず、利用可能なエネルギーが限られている一方、基地局はセキュリティが確保されており、利用可能なエネルギーが無制限であると想定される、ネットワーク内処理の一形態です。集約は、無線センサーネットワークの既存のセキュリティ上の課題を複雑化させ^{[ 64 ]}、これらのシナリオに特化した新しいセキュリティ技術を必要とします。無線センサーネットワークで集約データにセキュリティを提供することは、WSNにおけるセキュアデータ集約として知られています。^{[ 62 ] [ 64 ] [ 65 ]}は、無線センサーネットワークにおけるセキュアデータ集約の技術について議論した最初のいくつかの研究でした。

セキュアなデータ集約における主なセキュリティ上の課題は、データの機密性と完全性の2つです。無線センサーネットワークでは、従来、暗号化によってエンドツーエンドの機密性が確保されてきましたが、セキュアなデータ集約シナリオでは、集約を行うために集約装置が暗号化されたデータを復号化する必要があります。これにより、集約装置で平文が公開され、攻撃者からの攻撃に対してデータが脆弱になります。同様に、集約装置が偽のデータを集約データに注入し、基地局に偽のデータを受け入れさせることも可能です。このように、データ集約はネットワークのエネルギー効率を向上させますが、既存のセキュリティ上の課題を複雑化させます。^{[ 66 ]}